Moving Average Var

Der Beispielcode auf der Registerkarte Voller Code veranschaulicht, wie der gleitende Durchschnitt einer Variablen über einen gesamten Datensatz, über die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder über die letzten N Beobachtungen innerhalb einer BY-Gruppe berechnet wird. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc. bereitgestellt, und zwar ohne Gewährleistung jeglicher Art, entweder ausdrücklich oder implizit, einschließlich aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck. Die Empfänger erkennen an und stimmen zu, dass das SAS Institute keine Haftung für Schäden übernimmt, die sich aus der Verwendung dieses Materials ergeben. Darüber hinaus bietet das SAS Institute keine Unterstützung für die hierin enthaltenen Materialien. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc. bereitgestellt, und zwar ohne Gewährleistung jeglicher Art, entweder ausdrücklich oder implizit, einschließlich aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck. Die Empfänger erkennen an und stimmen zu, dass das SAS Institute keine Haftung für Schäden übernimmt, die sich aus der Verwendung dieses Materials ergeben. Darüber hinaus bietet das SAS Institute keine Unterstützung für die hierin enthaltenen Materialien. Berechnen Sie den gleitenden Durchschnitt einer Variablen über einen ganzen Datensatz, über die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder über die letzten N Beobachtungen innerhalb einer BY-Gruppe. Moving Averages Einige Trainingsalgorithmen wie GradientDescent und Momentum profitieren oft von der Wartung Ein gleitender Durchschnitt der Variablen während der Optimierung. Mit den gleitenden Durchschnitten für Auswertungen verbessern oft die Ergebnisse deutlich. Klasse tf. train. ExponentialMovingAverage Behält die gleitenden Mittelwerte von Variablen mit einem exponentiellen Zerfall bei. Wenn ein Modell trainiert wird, ist es oft vorteilhaft, bewegte Mittelwerte der trainierten Parameter beizubehalten. Auswertungen, die gemittelte Parameter verwenden, erzeugen manchmal signifikant bessere Ergebnisse als die endgültig trainierten Werte. Die apply () - Methode fügt Schattenkopien von trainierten Variablen hinzu und fügt ops hinzu, die einen gleitenden Durchschnitt der trainierten Variablen in ihren Schattenkopien pflegen. Es wird beim Aufbau des Trainingsmodells verwendet. Die Ops, die bewegte Mittelwerte beibehalten, werden typischerweise nach jedem Trainingsschritt ausgeführt. Die Methoden average () und averagename () geben Zugriff auf die Schattenvariablen und deren Namen. Sie sind nützlich beim Erstellen eines Evaluationsmodells oder beim Wiederherstellen eines Modells aus einer Checkpoint-Datei. Sie verwenden die gleitenden Mittelwerte anstelle der zuletzt trainierten Werte für Auswertungen. Die gleitenden Mittelwerte werden unter Verwendung eines exponentiellen Zerfalls berechnet. Sie geben den Zerfallswert beim Erstellen des ExponentialMovingAverage-Objekts an. Die Schattenvariablen werden mit denselben Anfangswerten initialisiert wie die trainierten Variablen. Wenn Sie die ops ausführen, um die gleitenden Mittelwerte zu pflegen, wird jede Schattenvariable mit der Formel aktualisiert: shadowvariable - (1 - decay) (shadowvariable - variable) Dies ist mathematisch gleichbedeutend mit der klassischen Formel unten, Die - in der Formel) erlaubt gleichzeitige locklose Aktualisierungen der Variablen: shadowvariable Decay shadowvariable (1 - Decay) Variable Vernünftige Werte für Decay liegen bei 1,0, typischerweise im Bereich von mehreren Nines: 0,999, 0,9999 usw. Beispielnutzung beim Erstellen Ein Trainingsmodell: Es gibt zwei Möglichkeiten, die gleitenden Mittelwerte für Auswertungen zu verwenden: Erstellen Sie ein Modell, das die Schattenvariablen anstelle der Variablen verwendet. Verwenden Sie dazu die Methode average (), die die Schattenvariable für eine gegebene Variable zurückgibt. Erstellen Sie ein Modell normalerweise, aber laden Sie die Checkpoint-Dateien zu bewerten, indem Sie die Schatten-Variablennamen. Verwenden Sie dazu die averagename () - Methode. Weitere Informationen zum Wiederherstellen gespeicherter Variablen finden Sie in der Saver-Klasse. Beispiel für die Wiederherstellung der Schattenvariablenwerte: tf. train. ExponentialMovingAverage. init (decay, numupdatesNone, nameExponentialMovingAverage) init Erstellt ein neues ExponentialMovingAverage-Objekt. Die apply () - Methode muss aufgerufen werden, um Schattenvariablen zu erstellen und ops hinzuzufügen, um bewegte Durchschnitte zu pflegen. Der optionale Parameter numupdates erlaubt es, die Decay-Rate dynamisch einzustellen. Es ist typisch, die Anzahl der Trainingsschritte zu übergeben, die üblicherweise in einer Variablen gehalten werden, die bei jedem Schritt inkrementiert wird, wobei die Abklingrate zu Beginn des Trainings niedriger ist. Damit bewegen sich die gleitenden Mittel schneller. Wenn sie überschritten wird, beträgt die verwendete tatsächliche Zerfallsrate: min (Zerfall, (1 Numupdates) / (10 Numupdates)) Zerfall. Schweben. Der Verfall zu verwenden. Numupdates Optional Anzahl der Anzahl der Aktualisierungen, die auf Variablen angewendet werden. Namen. Zeichenfolge. Optionaler Präfixname, der für den in apply () hinzugefügten Namen von ops verwendet werden soll. Tf. train. ExponentialMovingAverage. apply (varlistNone) Behält Bewegungsdurchschnitte von Variablen. Varlist muss eine Liste von Variablen - oder Tensor-Objekten sein. Diese Methode erzeugt Schattenvariablen für alle Elemente der varlist. Schattierungsvariablen für Variablenobjekte werden auf den Anfangswert der Variablen initialisiert. Sie werden der Sammlung GraphKeys. MOVINGAVERAGEVARIABLES hinzugefügt. Für Tensor-Objekte werden die Schattenvariablen auf 0 und null de viviert (siehe Docstring im Zuweisungsverhalten für weitere Details). Werden Schattenvariablen mit trainableFalse erstellt und der GraphKeys. ALLVARIABLES-Sammlung hinzugefügt. Sie werden durch Aufrufe von tf. allvariables () zurückgegeben. Gibt eine OP zurück, die alle Schattenvariablen wie oben beschrieben aktualisiert. Beachten Sie, dass apply () mehrmals mit verschiedenen Listen von Variablen aufgerufen werden kann. Varlist. Eine Liste von Variablen - oder Tensor-Objekten. Die Variablen und Tensoren müssen vom Typ float16, float32 oder float64 sein. Eine Operation, die die gleitenden Mittelwerte aktualisiert. TypeError. Wenn die Argumente nicht alle float16, float32 oder float64 sind. ValueError. Wenn der gleitende Durchschnitt einer der Variablen bereits berechnet wird. Tf. train. ExponentialMovingAverage. averagename (var) Gibt den Namen der Variablen mit dem Durchschnitt für var zurück. Das typische Szenario für ExponentialMovingAverage besteht darin, Bewegungsdurchschnitte von Variablen während des Trainings zu berechnen und die Variablen aus den berechneten Bewegungsdurchschnitten während der Auswertungen wiederherzustellen. Um Variablen wiederherzustellen, müssen Sie den Namen der Schattenvariablen kennen. Dieser Name und die ursprüngliche Variable können dann an ein Saver () - Objekt übergeben werden, um die Variable aus dem gleitenden Mittelwert wiederherzustellen mit: saver tf. train. Saver () averagename () kann aufgerufen werden, unabhängig davon, ob apply () aufgerufen wurde . Ein String: Der Name der Variablen, die von der ExponentialMovingAverage-Klasse verwendet wird oder verwendet wird, um den gleitenden Durchschnitt von var zu halten. Tf. train. ExponentialMovingAverage. average (var) Gibt die Variable mit dem Durchschnitt von var zurück. Ein Variables Objekt oder Keine, wenn der gleitende Durchschnitt von var nicht beibehalten wird. Tf. train. ExponentialMovingAverage. variablestorestore (movingavgvariablesNone) Gibt eine Variablen-Variable zurück, die wiederhergestellt werden soll. Wenn eine Variable einen gleitenden Durchschnitt hat, verwenden Sie den gleitenden durchschnittlichen Variablennamen als Wiederherstellungsname ansonsten, verwenden Sie den Variablennamen. Unten ist ein Beispiel für diese Abbildung: movingavgvariables. Eine Liste von Variablen, die die Wiederherstellung des zu verschiebenden Variablennamens erfordern. Wenn None, wird es standardmäßig auf Variablen. movingaveragevariables () variables. trainablevariables () Eine Karte von restorenames auf Variablen. Das restorename kann die movingaverage Version des Variablennamens sein, wenn es existiert, oder der ursprüngliche Variablenname. Sofern nicht anders angegeben, ist der Inhalt dieser Seite unter der Creative Commons Attribution 3.0 Lizenz lizenziert. Und Code-Beispiele sind unter der Apache 2.0 Lizenz lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in unseren Website-Richtlinien. Java ist ein eingetragenes Warenzeichen von Oracle und / oder seinen Tochtergesellschaften. 13, 2016 Var Bewegung Durchschnittliche Bewegung Durchschnittliche MetaTrader Indikator mdash obwohl it39s auf der gleitenden Durchschnitt basiert, es doesn39t verwenden alle Standard-MT4 / MT5 gleitenden durchschnittlichen Indikatoren. Es verwendet eine eigene Formel, um den gleitenden Durchschnitt mit einem komplexen Rauschfilter zu berechnen, um genauere Signale zu erzeugen. Die Anzeige zeigt im Hauptdiagrammfenster genau über der Preiskurve die gestrichelte Linie. Die wechselnden Farben der Punkte signalisieren Trendveränderungen. Die Anzeige kann Signaltöne bei Trendänderungen signalisieren, die Sie ein - und ausschalten können. Die Anzeige ist sowohl für MT4 als auch für MT5 verfügbar. Eingabeparameter: periodAMA (Standard 50) mdash Periode der wichtigsten benutzerdefinierten gleitenden Durchschnitt. Im Gegensatz zu anderen MAs, die höher ist diese Zahl, desto weniger glatt die Linie ist. Nfast (Standardwert 15) mdash erster Rauschfilterparameter. Höhere Werte machen den Indikator weniger empfindlich gegenüber Spikes. Nslow (default 10) mdash zweiter Lärmfilterparameter. Höhere Werte machen den Indikator weniger empfindlich gegenüber Spikes. G (Standardwert 1.0) mdash die Leistung des gefilterten Teils im gleitenden Durchschnitt. Eine weitere Möglichkeit, die Signalleitung glatter zu machen. DK (default 0.1) mdash doesn39t wirklich viel Einfluss. UseSound (default true) mdash, wenn true und Sound Alerts verwendet werden. SoundFile (Standard quotexpert. wavquot) mdash Name der Sounddatei für Alarme. Wenn die Punkte rot sind, ist der Preis im Abwärtstrend. Wenn die Punkte grün sind, ist der Preis im Aufwärtstrend. Kaufen, wenn rot wechselt zu grün und verkaufen, wenn grün auf rot. Verwenden Sie moderaten Stop-Loss, um sich vor den falschen Signalen zu schützen. Downloads: Diskussion: Warnung Wenn Sie nicht wissen, wie Sie dieses Kennzeichen installieren, lesen Sie bitte das MetaTrader Indicators Tutorial. Haben Sie Anregungen oder Fragen zu diesem Indikator können Sie immer Var Mov Avg mit den anderen Händlern und MQL-Programmierer auf den Indikatoren Foren.